package com.atguigu.gmall.realtime.app.dim;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.atguigu.gmall.realtime.app.func.DimSinkFunction;
import com.atguigu.gmall.realtime.app.func.TableProcessFunction;
import com.atguigu.gmall.realtime.bean.TableProcess;
import com.atguigu.gmall.realtime.util.MyKafkaUtil;
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.source.MySqlSource;
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.table.StartupOptions;
import com.ververica.cdc.debezium.JsonDebeziumDeserializationSchema;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;
import org.apache.flink.api.common.state.MapStateDescriptor;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.BroadcastConnectedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.BroadcastStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;

/**
 * 维度层处理
 * 处理思路
 * 需要启动的进程
 *      zk、kafka、maxwell、hdfs、hbase、DimApp
 * 执行的流程（以同步维度历史数据为例说明）
 *      当DimApp应用程序启动之后，首先从配置表中读取配置信息，将phoenix中的维度表提前创建，并将配置放到广播状态中
 *      执行mysql_to_kafka_init.sh all脚本
 *      使用maxwell-bootstrap将业务数据库中维度历史数据查询出来，交给maxwell进程进行处理
 *      maxwell会将拿到的数据封装为json字符串，发送到kafka的topic_db主题中
 *      DimApp从topic_db主题中读取数据，并对读取到数据进行处理
 *      根据读到的数据的表名到广播状态中获取对应的配置信息
 *      如果获取到了对应的配置，说明是维度，将这条数据继续向下游传递；如果没有获取对应的配置，说明不是维度，啥也没做，相当于过滤掉了
 *      将维度数据写到phoenix表中
 *          拼接upsert
 *          执行upsert
 * 开发流程
 *      创建DimApp应用
 *      基本环境准备
 *      检查点相关设置
 *      从kafka主题中读取数据
 *      对读取的数据进行类型转换    jsonStr->jsonObj
 *      ETL
 *      ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
 *      使用FlinkCDC读取配置表数据---配置流
 *      将配置流进行广播，并创建广播状态
 *      将主流和广播流进行关联 connect
 *      ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
 *      对关联之后的数据进行处理.process
 *      将处理的过程封装到TableProcessFunction类
 *          -processBroadcastElement -- 处理广播流配置数据
 *              读取配置信息
 *              判断是否为删除
 *                  如果是删除：从广播状态中将配置删除掉
 *                  不是删除：将配置放到广播状态中
 *              在向广播状态中放配置前，提前将维度表创建出来---checkTable
 *                  拼接建表语句
 *                  通过jdbc执行建表语句
 *          -processElement -- 处理主流业务数据
 *              获取处理数据的表名
 *              根据表名获取对应的配置对象
 *              如果配置对象不为空说明是维度
 *                  过滤不需要向下游传递的属性--- filterColumn
 *                  补充目的地属性
 *                  将data属性对应的json对象传递到下游
 *       将维度写到phoenix中
 *          dimDS.addSink(DimSinkFunction extends RichSinkFunction)
 *              invoke--拼接upsert语句  使用jdbc执行upsert
 *
 */
public class DimApp {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //TODO 1. 基本环境准备
        //1.1 指定流处理环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //1.2 设置并行度
        env.setParallelism(4);

        /*
        //TODO 2.检查点相关的设置
        //2.1 开启检查点
        env.enableCheckpointing(5000L, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
        //2.2 设置检查点超时时间
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(60000L);
        //2.3 设置取消job之后，检查点是否保留
        env.getCheckpointConfig().enableExternalizedCheckpoints(CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);
        //2.4 设置两个检查点之间最小时间间隔
        env.getCheckpointConfig().setMinPauseBetweenCheckpoints(2000L);
        //2.5 设置重启策略
        //env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(3,3000L));
        env.setRestartStrategy(RestartStrategies.failureRateRestart(3, Time.days(30), Time.seconds(3)));
        //2.6 设置状态后端
        env.setStateBackend(new HashMapStateBackend());
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage("hdfs://hadoop202:8020/gmall/ck");
        //2.7 指定操作HDFS的用户
        System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "atguigu");
        */


        //TODO 3.从kafka的topic_db主题中读取数据
        //3.1 声明消费的主题以及消费者组
        String topic = "topic_db";
        String groupId = "dim_app_group";

        //3.2 创建Flink封装好的消费kafka数据的消费者对象
        FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = MyKafkaUtil.getKafkaConsumer(topic, groupId);

        //3.3 消费数据  封装为流
        DataStreamSource<String> kafkaStrDS = env.addSource(kafkaConsumer);


        //TODO 4.对读取的数据进行类型的转换  jsonStr->jsonObj
        //匿名内部类
        /*
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjDS = kafkaStrDS.map(new MapFunction<String, JSONObject>() {
            @Override
            public JSONObject map(String jsonStr) throws Exception {
                return JSON.parseObject(jsonStr);
            }
        });
        //lambda表达式
        // SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjDS = kafkaStrDS.map(str -> JSON.parseObject(str));
        */
        //方法的默认调用
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjDS = kafkaStrDS.map(JSON::parseObject);

        //TODO 5.对数据进行简单的ETL
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> filterDS = jsonObjDS.filter(
            new FilterFunction<JSONObject>() {
                @Override
                public boolean filter(JSONObject jsonObj) throws Exception {
                    try {
                        jsonObj.getJSONObject("data");
                        if (jsonObj.getString("type").equals("bootstrap-start")
                            || jsonObj.getString("type").equals("bootstrap-complete")) {
                            return false;
                        }
                        return true;
                    } catch (Exception e) {
                        return false;
                    }
                }
            }
        );

        // filterDS.print(">>>>>");

        //TODO 6.使用FlinkCDC读取配置表数据---配置流
        MySqlSource<String> mySqlSource = MySqlSource.<String>builder()
            .hostname("hadoop202")
            .port(3306)
            .databaseList("gmall0212_config") // set captured database
            .tableList("gmall0212_config.table_process") // set captured table
            .startupOptions(StartupOptions.initial())
            .username("root")
            .password("123456")
            .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema()) // converts SourceRecord to JSON String
            .build();
        DataStreamSource<String> mySQLDS = env.fromSource(mySqlSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "MySQL Source");

        //TODO 7.将配置流进行广播  ---广播流
        MapStateDescriptor<String, TableProcess> mapStateDescriptor
            = new MapStateDescriptor<String, TableProcess>("mapStateDescriptor", String.class, TableProcess.class);

        BroadcastStream<String> broadcastDS = mySQLDS.broadcast(mapStateDescriptor);

        //TODO 8.将ETL后的主流和广播流进行关联--connect
        BroadcastConnectedStream<JSONObject, String> connectDS = filterDS.connect(broadcastDS);

        //TODO 9.对关联之后的数据进行处理
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> dimDS = connectDS.process(
            new TableProcessFunction(mapStateDescriptor)
        );

        dimDS.print(">>>");

        //TODO 10.将维度数据写到phoenix表中
        dimDS.addSink(
            new DimSinkFunction()
        );

        env.execute();

    }
}
